Warning: Undefined array key 0 in /var/www/tgoop/function.php on line 65

Warning: Trying to access array offset on value of type null in /var/www/tgoop/function.php on line 65
239 - Telegram Web
Telegram Web
Земля-сосиска и другие рисунки Агнес Денес

Агнес Денес — художница, которая в 70-х создала серию картин «Изометрические системы в изотропном пространстве», где континенты изгибаются в странные формы. Куб, улитка, сосиска, яйцо, пончик. Представляю, что она вдохновилась проекциями Бонне или бабочки Уотермана и спросила — а что дальше? Как ещё показать пространство, чтобы что-то почувствовать?

Смущает отсутствие математической основы и научного смысла — где же картография? Но мне всегда нравилась эстетика научных иллюстраций, даже в отрыве от их значения. С научным смыслом они функциональны, но если его убрать, они превращаются в искусство. А если искусство вызывает эмоции и вопросы, оно делает свою работу.

И если художники продвигают эстетику карт в массы — что ж, больше рабочих мест картографам :)

✍️ Юля, которая поставила себе сосиску на рабочий стол
С разрешения директора Центра геодемографии и пространственного развития МГУ им. М.В. Ломоносова Александра Панина публикуем некоторые тезисы из его недавнего выступления по теме демографии.
3 апреля в 15:00 состоится Семинар №35 кафедры картографии и геоинформатики на тему:

«Геоаналитика мобильных данных»

Наши гости:

Денис Афанасьев — ведущий аналитик данных билайн.Геоаналитика

Ксения Александрийская — старший аналитик данных билайн.Геоаналитика

Артем Каледин — руководитель по анализу данных билайн.Геоаналитика

Денис, Ксения и Артем расскажут об особенностях данных мобильных операторов, проектах билайн.Геоаналитики для внутренних и внешних клиентов компании, а также о летней практике для студентов 3 курса. После семинара состоится мастер-класс по геоаналитике мобильных данных.

Семинар будет проходить в аудитории 1918 и параллельно транслироваться онлайн на платформе Zoom:

https://us02web.zoom.us/j/83746698106?pwd=iflJSJ1qh0k7YFGkV1YbnpIKkaVBBx.1

Приглашаются все желающие!

P.S. Если вы хотите очно посетить семинар, но не являетесь сотрудником или студентом МГУ, необходимо написать @tsamsonov до конца дня 1 апреля для оформления пропуска.
Открытая лекция «Карта плотности поездок средств индивидуальной мобильности»

Пришла весна, на улицы городов возвращаются велосипеды и электросамокаты, и Высшая школа урбанистики приглашает на открытую лекцию Надежды Кирилиной, руководителя команды Экологии и Безопасности Инновационного центра «Безопасный транспорт»!

Инновационный центр создаёт сервисы, которые помогают принимать взвешенные управленческие решения для повышения качества жизни в столице. Надежда расскажет об экосистеме «ПРОмобильность» — информационно-аналитической системе для визуализации данных о курьерской деятельности, каршеринге, такси и самокатах. Вы узнаете, как Центр обрабатывает более 500 млн телематических данных ежедневно и строит карты плотности поездок СИМ, чтобы оптимизировать городскую мобильность.

Когда: 4 апреля, 19:00
Где: ул. Мясницкая, 20, Шухов Лаб (ауд. 111)

Вход свободный по предварительной регистрации.
В нашем блоге на vc.ru вышел пост про то, как ИИ совершает погодную революцию. К 2030 году погоду в вашем айфоне, очень вероятно, тоже будет определять ИИ!
https://vc.ru/ai/1891366-kak-ii-menyaet-prognozy-pogody
Нейросеть для чистых берегов

Нам очень нравится, когда нейросети решают реальные проблемы, а не просто служат для развлечения. Разработчики Школы анализа данных Яндекса и дальневосточного федерального университета при поддержке Yandex B2B Tech создали такую нейросеть для экологических целей. Система анализирует аэрофотоснимки побережий и автоматически картографирует загрязнения — определяя типы мусора, его вес и точные координаты. Первые испытания уже прошли в Южно-Камчатском федеральном заказнике.

Технически это работает так: дрон облетает побережье, делая снимки, а нейросеть обрабатывает эти изображения и классифицирует отходы на шесть категорий: рыболовные сети, железо, резина, пластик, бетон и древесину. Точность распознавания превышает 80% — достаточный показатель для практического применения.

Система формирует детальную карту загрязнения с указанием координат, типов отходов и их приблизительного веса. На основе этих данных можно заранее спланировать всю логистику уборки: сколько потребуется людей, какая техника нужна и сколько займет весь процесс.

В ходе тестирования на Камчатке нейросеть выявила, что основную часть загрязнений составляют пластиковая тара (33-39%) и отходы рыболовства (27-29%). На основе этих данных была организована очистка побережья силами 20 волонтеров с использованием двух самосвалов, квадроциклов и погрузчика. Планирование с помощью ИИ ускорило организацию работ в 4 раза, что позволило оперативно удалить 5 тонн мусора.

Код нейросети опубликован в открытом доступе на опенсорсе, что позволяет любому желающему адаптировать решение для распознавания других типов отходов.

@vselennayaplus
Forwarded from CodeCamp
Все весь вечер обсуждали новые тарифы Трампа, но никто не заметил, что США ввели санкции против островов, на которых живут ТОЛЬКО пингвины 😂

Кто сообщит пингвинам плохую новость?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2025/06/27 11:33:11
Back to Top
HTML Embed Code: